Changed on 17/05/2023
Début janvier 2023, le PEPR sur l’agroécologie et le numérique était officiellement lancé par les ministères en charge de la Recherche, de l’Agriculture, de la Transition numérique et par le secrétariat général pour l’investissement, en charge de France 2030. Parmi les dix projets retenus dans cette première phase du programme, deux sont coportés par des scientifiques du Centre Inria de l’université de Bordeaux.
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Un PEPR dédié à l’agroécologie et au numérique

Le PEPR (Programme et équipements prioritaires de recherche) sur l’agroécologie et le numérique lancé en 2023 est financé par l’État à hauteur de 65 millions d'euros sur huit ans dans le cadre de France 2030. Porté par les ministères de l’Enseignement supérieur et de la Recherche, de l’Agriculture et de la Souveraineté alimentaire et de l'Économie, des Finances et de la Souveraineté industrielle et numérique, et pilotés par Inrae et Inria, ce programme a pour but de mobiliser le numérique afin d'accélérer la transition écologique des systèmes agricoles et faire face aux enjeux de sécurité alimentaire, climatiques et environnementaux. Pour accélérer la transition écologique des systèmes agricoles et faire face aux enjeux de sécurité alimentaire, climatiques et environnementaux, le numérique est un levier stratégique. La recherche et l’innovation ont un rôle fondamental à jouer dans la construction d’une agriculture numérique responsable, au service du développement de modes de production durables. 

Le PEPR agroécologie et numérique a pour ambition de financer des recherches de haut niveau et de soutenir l'innovation et sa mise en œuvre sur les territoires. Pour cela, le programme s'articule autour de quatre axes :

  • Étudier le rôle des technologies et des politiques publiques dans l’accompagnement des changements de pratiques ;
  • Caractériser les ressources génétiques afin d’évaluer leur impact en faveur de l’agroécologie ;
  • Concevoir et développer de nouvelles générations d’agroéquipements (robotisation) au service d’une agriculture de précision ;
  • Développer des outils et méthodes numériques pour l’analyse de données afin de faciliter l’aide à la décision et la mise en œuvre de pratiques agricoles adaptées.

Au total, dix projets phares et trois créations d’infrastructures ont été retenus pour la première phase de ce programme. La dynamique institutionnelle développée dans le cadre du PEPR entre Inria et Inrae a permis à de nombreuses équipes de recherche de se rencontrer et de définir un projet commun auquel les scientifiques n’auraient pas pensé séparément. Effectivement, les deux organismes de recherche publique convaincus que leur collaboration était nécessaire, au-delà de simples contributions individuelles, dans des projets impliquant aussi d’autres partenaires académiques, ont su développer des synergies nouvelles entre transition numérique et transition agroécologique.

Microbiomes des plantes cultivées et sciences du numérique avec MISTIC

MISTIC est un projet collaboratif coporté par l’équipe-projet Pleiade du Centre Inria de l’université de Bordeaux et l’Institut Sophia Agrobiotech (UMR Inrae/CNRS/Université Côte d'Azur), qui part du constat que l’étude du microbiote, l’ensemble des micro-organismes vivant dans un même écosystème, peut-être une clé de lecture pour comprendre l’adaptation des cultures.

Dans l’agroécologie, on considère deux systèmes naturels de la plante : celui au niveau de la feuille (le phyllosphère) et celui autour des racines (le rhizosphère). Les communautés microbiennes jouent des rôles bénéfiques pour la plante, comme par exemple la défense contre des espèces invasives. D’autres jouent des rôles délétères. Les scientifiques espèrent pouvoir mieux comprendre : si le climat change, est-ce que le microbiome va perdurer ? Va-t-il se modifier, s’adapter ou encore disparaître ? Quel est le rôle du terroir ?

Pour répondre à ces questions, il faut comprendre des systèmes très complexes, avec de nombreux acteurs et paramètres. MISTIC entre alors en jeu en proposant des modèles spatio-temporels des communautés microbiennes bactériennes et fongiques, en utilisant deux méthodologies complémentaires.

La première est une approche métagénomique environnementale, c’est-à-dire que les scientifiques vont séquencer l’intégralité des génomes des feuilles ou des racines pour obtenir une modélisation systémique de l’écosystème. Cela va permettre d’identifier les fonctions biologiques de chaque acteur du système microbien et donc de ce fait, faire émerger les espèces clés œuvrant pour la survie de la plante.

La seconde méthodologie repose sur la définition de jumeaux numériques de communautés synthétiques, permettant aux chercheurs et chercheuses de réaliser des simulations numériques de développement de cultures et la cultivation des communautés bactériennes de façon contrôlée et répétable à petite échelle. Cette méthode permettra à long terme de pouvoir passer à l’échelle d’une parcelle agricole toute entière.

Verbatim

Grâce au projet MISTIC, nous pouvons désormais profiter chez Pleiade des montages expérimentaux d’Inrae pour acquérir des données, et eux peuvent s’appuyer sur les modèles que nous réalisons. Cela n’aurait pas pu être possible sans le PEPR auquel nous participons ! 

Auteur

David Sherman

Poste

Responsable de l’équipe-projet Pleiade et responsable du projet MISTIC

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© Inria / Photo B. Fourrier

Modélisation des états et dynamiques des écosystèmes avec MELICERTES

MELICERTES est un projet coporté par l’équipe-projet Geostat du centre Inria de l’université de Bordeaux, Inrae et AgroParisTech. Ce projet vise à modéliser des états et des dynamiques d’agro-écosystèmes, avec un focus pour quantifier et surveiller les stocks de carbone organique dans les écosystèmes et les sols cultivés. Pour cela, les scientifiques du projet vont faire des acquisitions de données par des mesures in situ sur des parcelles agricoles pour réaliser des modèles à différentes échelles. MELICERTES utilise deux approches scientifiques complémentaires : la première vise à estimer des distributions spatiales de carbone organique dans les sols et l'incertitude associée, en se basant sur des séries temporelles mesurées in situ ou par télédétection. La deuxième part de ces mesures à l’échelle globale et leur historique sur plusieurs années, ainsi que de paramètres environnementaux (humidité de la zone, température, exposition au soleil…), pour définir un modèle prédictif global qui va caractériser la dynamique écologique de la zone.

C’est sur cette dernière technique que se concentrent les travaux de l’équipe Inria dans ce projet : les scientifiques vont utiliser des concepts issus de la physique statistique pour définir les variables internes les plus pertinentes pour décrire l'état du système et sa dynamique.  Un des objectifs est de caractériser les dynamiques spatiales et temporelles liées à la productivité, la santé et la résilience des agro-écosystèmes face aux perturbations (maladies, événements climatiques, etc).

Verbatim

Grâce au projet MELICERTES, nous pouvons appliquer nos travaux méthodologiques sur des thématiques à fort impact potentiel en environnement.

Auteur

Nicolas Brodu

Poste

Chargé de recherche au sein de l’équipe-projet Geostat et co-pilote de MELICERTES

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© Inria / Photo M. Magnin

Les autres projets du PEPR Agroécologie et numérique :

  • Projet CoEdiTAg (Actors, markets and policies to favour agroecology through agricultural equipment and digitalisation) ;
  • Projet Cobreeding (Co-design of breeding schemes with multi-performance objectives (economic, social and environmental) to develop agroecological production) ;
  • Projet Lindda (Responsible digital farming: building sound and living infrastructures for coupling digital & agroecology through mediation by design) ;
  • Projet AgroDiv (Genomic and functional characterization of domestic plant and animal genetic diversity as a keystone for agroecology: linking genome to phenome) ;
  • Projet Holobionts (Animal holobionts: a new biological scale to explore genetic diversity and refine breeding strategies for agroecology ;
  • Projet Pl@antAgroEco (New perspectives on plant disease characterization and species mixtures based on deep learning).